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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
基于PCA和DWT的强鲁棒数字水印算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统离散小波变换(DWT)数字水印算法抗几何攻击能力较弱的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和DWT的新的数字水印算法。新算法对载体图像进行一级小波分解,在低频子带上用主成分分析提取出既含有高频又含有低频成分的主成分系数,将水印嵌入到提取出的主成分系数中。实验结果表明,与传统DWT水印算法相比,该算法不仅明显提高了抗剪裁、旋转等抗几何攻击能力,对加噪、图像灰度值变化等攻击也表现出了很强的鲁棒性。  相似文献   

2.
为解决藻类图像分类检索的问题, 提出了一套基于内容的方法对藻类图像进行分类检索。针对海洋生物图像对颜色特征不敏感的特点, 采用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法针对藻类图像的形状特征进行提取。使用PCA(Principal Component Analysis)技术对特征进行降维, 有效避免了维数灾难。采用K-means 算法进行聚类, 简单高效。用词包对聚类结果进行打包, 以便后续的识别。最后用KNN(K-Nearest Neighbors)算法进行识别检索。实验结果与事实吻合, 为藻类造成的环境污染问题的研究提供了有效的技术支持。  相似文献   

3.
基于小波变换的主元分析人脸图象识别   总被引:15,自引:0,他引:15  
基于小波变换的主元分析人脸图象识别高西奇,周洪祥,何振亚(东南大学无线电工程系,南京210018)人脸图象识别是模式识别领域的一个重要研究课题[1,2],但是由于人脸虽有固定结构而无固定形状的特殊性,人脸的自动识别非常困难,特别是要求机器在学习之后能...  相似文献   

4.
针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.  相似文献   

5.
主邻域字典(principal neighborhood dictionaries, PND)非局部均值(nonlocal means, NLM)是一种基于主成分分析(principal component analysis , PCA)的有效图像降噪方法, 但因其未能充分利用图像的内容结构信息, 对纹理细节较多区域的降噪效果较差. 改进PND 方法, 实现基于PCA 的自适应非局部均值降噪. 根据图像局部内容调整滤波参数h, 得到动态变化的像素间相似权值. 实验结果表明, 该方法能更好地保留图像纹理和边缘信息, 降噪效果优于非自适应的PND 方法.  相似文献   

6.
将主成分分析(PCA)与模糊反向传播(BP)网络建模方法相融合,提出了PCA-模糊BP方法并用于藻类繁殖状态的预测,建立了叶绿素a含量的预测模型.采用PCA对各类采集数据进行预处理,并将PCA所得各理化因子作为模糊BP网络的输入变量,叶绿素a的含量作为模糊BP网络的输出变量,经过学习训练,获得藻类繁殖状态的预测模型.结果表明,PCA-模糊BP方法降低了各类输入样本数据之间的相关性和模型系统的维数,加快了模糊BP网络的收敛速度,其与典型BP神经网络模型相比,具有更快的计算速度和更高的预测精度,能够较好地预测海洋藻类繁殖的生长状况.
  相似文献   

7.
提出了一种基于小波变换的静态图像压缩方法.将图像作多次小波分解后,对高频系数进行适当量化以减少其符号数,然后对量化后的系数作Huffman编码及RLE编码.实验证明这是一种比较有效的编码方法,消除了方块效应,且该算法可得到不同的质量等级和比特率,适合网络图像传输.  相似文献   

8.
基于主成分分析和Softmax回归模型的人脸识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章介绍一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和Softmax回归模型相结合的人脸识别方法,该方法通过PCA对整幅图像提取特征,然后将提取的特征经过非线性变换输入到Softmax回归模型中。将主成分提取特征看成是单层神经网络,将它与Softmax回归模型构成的级联结构看作是2层神经网络,在神经网络的训练过程中,主成分的特征向量可以微调。在不同人脸数据库上的实验表明,相比于传统的只用PCA降维的方法,本文方法可达到较高的识别率。  相似文献   

9.
用户需求变更问题是信息系统需求工程研究的重要内容.影响需求变更的因素指标非常多,选取一个好的需求变更管理方法比较困难.针对这一问题,提出基于主分量分析(PCA)和动态聚类(DC)的信息系统需求变更管理方法.  相似文献   

10.
利用2007~2010年C波段ENVISAT, 2010~2015年X波段TerraSAR-X以及2016~2018年C波段Sentinel-1A数据,基于时序合成孔径雷达干涉测量(MT-InSAR)技术对上海磁悬浮及其周边区域进行沉降监测,绘制了该区域的沉降速率图.综合考虑点密度以及空间分布,提出一种优化的多级化高相干点网络的数据处理方法,在保证测量精度的前提下,有效地提高了可用相干点的数目.对比不同波段的数据,分析了距离以及方位向图像分辨率对相干点数目的影响.试验表明,磁悬浮轨道上的相干点数目与距离向分辨率密切相关.利用实测水准数据,验证了MT-InSAR测量结果的可靠性.结果表明,磁悬浮周边存在多个沉降明显的区域,而磁悬浮轨道一直保持稳定.  相似文献   

11.
提出了一种新的基于学习的人脸图像超分辨率重构算法,利用高分辨率图像和低分辨率图像的拓扑结构相似性,将现有的低分辨率人脸图像在低分辨率人脸图像字典中展开,在保持系数不变的同时将字典换为高分辨率人脸图像字典,最终得到待重构的高分辨率人脸图像.在系数估计时,使用主成分分析的方法,同时加入了最小全变分作为约束,算法充分利用了不同人脸图像之间的相似性和人脸图像本身的内部相关性.实验结果表明,结果既保持了对原有图像的忠实性,又比较适合人眼观察.  相似文献   

12.
基于 PCA 和 ELM 的网络入侵检测技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对基于传统 BP(Back Propagation)神经网络算法的入侵检测技术收敛速度慢和检测率不高的问题, 提 出了一种基于主成分分析(PCA: Principal Component Analysis)和极限学习机(ELM: Extreme Learning Machine ) 算法相结合的入侵检测方法。 对提取的特征矩阵采用了 PCA 降维, 并使用 ELM 算法对 4 类常见的攻击类型进 行了多分类检测。 实验结果表明, 该方法正确率高达 98. 337 5%, 检测时间仅 1. 851 7 s, 与传统方法相比缩短 了 2 ~6 倍, 同时还提高了检测率和精度, 降低了误报率和漏报率。 最终改善了正确率、 误报率、 漏报率、 检测 率、 精度和测试时间 6 项指标。  相似文献   

13.
基于学习的彩色人脸图像超分辨率重构研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于四元数模型的彩色人脸图像超分辨率重构算法.该算法利用主成分分析的主要思想,同时结合插值算法的理论,前期进行整体约束,后期进行分块处理,对人脸图像进行超分辨率重构.同时使用奇异值分解去除彩色图像中的噪声,针对主成分分析算法不太忠实于原图像的弱点进行改进;使用四元数表示彩色图像,将R,G,B三个分量同时进行处理.分析结果表明,该算法既利用了彩色分量的相关性,又提高了运算效率.  相似文献   

14.
基于数据驱动方法诊断齿轮故障时一般会用傅里叶变换等进行特征提取,特征提取方法的选取对诊断结果影响很大.提出应用深度神经网络来诊断齿轮早期点蚀故障,直接以采集的振动信号作为网络输入,可以避免特征提取环节产生误差.此外,应用粒子群算法优化深度神经网络,使训练过程更稳定、诊断率更高.在分析结果时应用主成分分析法对网络输出进行降维.用实验采集的数据训练并测试网络,诊断正确率能达到90%之上,证明所提出的方法是合理、可用的.  相似文献   

15.
提出了一种新的红移测量方法.首先进行谱线提取,并利用谱线信息确定红移候选;然后,根据红移候选对目标光谱和模板光谱进行交叉相关计算,最大相关值对应的红移候选为目标光谱的红移.采用的静止模板是利用主成份分析构造的.与已有的基于交叉相关的方法相比,本文方法可测量的红移范围大,受谱线提取效果的影响较小.实验结果表明:该方法优于基于谱线匹配的方法,正确率达到95%以上.  相似文献   

16.
为解决电子鼻在食物品质评价中的应用问题, 设计了基于金属氧化物半导体型气体传感器阵列和\{Labview\}虚拟仪器的电子鼻系统。该系统通过对不同样品进行信号采集建立气味数据库, 信号采集系统由STM32微控制器和24位模数转换器AD7794构成, 采集的信号通过串口被传输到PC(Personal Computer), PC接收数据后, 使用在Labview平台下搭建的上位机软件, 通过内嵌的Matlab脚本对数据进行整理, 最终利用PCA(Principal Component Analysis)对数据进行分析, 获取气味指纹。该系统通过对5种不同种类食用酱的挥发气体进行检测, 建立气味数据库, 进而实现对未知酱品的检测,最终实现了对不同种类的食用酱准确区分的方法。  相似文献   

17.
针对间歇过程的多模式划分问题,提出了一种基于主角度相似度比较的多模式划分新方法,有效克服了噪声或冗余数据对模式划分的影响.该方法的基本思想是利用PCA对间歇数据按时间轴进行主成分建模,然后利用主角度这一用于比较子空间相似度的方法进行主元模型相似度比较,从而对各个模型和过渡过程进行有效辨识和划分;在此基础上,对上述方法进行了深入分析,改进并完善了主角度相似度划分标准,使这一方法更趋完善.仿真结果检验了所提方法的有效性.  相似文献   

18.
针对集合论的全网络比较方法仅考虑节点本身的特性这一缺陷,提出了一种新的代谢网络比较方法,能同时考虑到节点在网络拓扑结构属性方面的差异.该方法综合了7种代谢网络拓扑中心性,应用主成分分析方法选取主成分,设计了主成分分量的序列化方法,运用小波变换来研究代谢网络结构特征曲线,建立模糊函数比较不同物种的代谢网络.该方法能定量地...  相似文献   

19.
基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.  相似文献   

20.
【目的】分季节预测PM2.5浓度值,利用PCA方法对数据进行降维,分析季节及气象因素对PM2.5的影响,在提高预测准确率的同时降低时间复杂度。【方法】以合肥市2014—2017年的PM10、SO2、CO2、CO、O3浓度值,以及同时段的气象因素值,对PM2.5浓度进行预测。数据分析中发现PM2.5在不同季节浓度差异较大,故本研究选择分季节进行预测;为了提高预测准确率,加入如风力、温度、湿度、气压等气象因素进行预测,同时采用主成分分析(PCA)的方法进行数据降维,将降维后的数据再输入BP神经网络模型进行预测。【结果】实验采用3组实验进行对比:5种污染物指标(PM2.5-5)预测PM2.5、加入气象因素的综合12项指标(PM2.5-12)预测PM2.5、对综合指标进行PCA处理后的(PM2.5-PCA)预测PM2.5。实验结果表明:4个季节的PM2.5浓度值有较大变化,均方根误差(RMSE)的差值较大;采用PM2.5-PCA的方法,在任何季节的RMSE均有降低,相关系数(r)均有所提高。【结论】PM2.5浓度具有季节性特征,采用季节性预测方法可以提高预测准确率;同时采用PCA方法进行降维,可以在保证准确率的同时降低预测时间复杂度。  相似文献   

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